金融科技时代下零售金融的转型和突围

科技赋能零售金融，将成为金融业发展必由之路。近日，在由凤凰网WEMONEY主办、银智联联合主办的2019零售金融科技(北京)峰会暨零售金融科技智库成立大会上，来自全国金融业界200余位行业领袖和超过300名金融精英，围绕金融科技时代下零售金融该如何进行创新和转型进行了深度探讨和剖析。

零售金融拥抱金融科技可多思路探讨

在大的时代背景下，金融与科技的融合、金融与数字化的融合慢慢成为大势所趋，而且在政策层明显可以预期的是金融科技不仅只是赋予金融本身，而且通过金融领域把相对成熟的技术得以应用，进一步推动这些技术在更广的范围服务经济增长和社会发展。

对此，国家金融与发展实验室副主任杨涛认为，大零售时代是一个重要的方向，与此同时要更好拥抱金融科技，拥抱新科技，同时避免系统性风险冲击。

在杨涛看来，零售金融拥抱金融科技可以从以下几个角度进行思考：需要有战略视角与差异化的策略、数据治理与价值发掘、离不开优化零售支付的服务体系、客户服务与渠道整合;多元化的产品体系、风控合规与金融消费者保护、组织架构与创新机制、平台型金融合作生态的建设。

“在科技的赋能下，当前适应时代的新零售金融服务将实现客户、渠道和产品的全面延展。”同盾科技副总裁顾威说。

顾威认为，在拓展全渠道方面，从线下到线上，从物理网点到远程、外拓，从自身到合作。全渠道的概念不仅仅是各个触点的简单聚合，更要建立全渠道一体化协同机制，真正实现无缝连接、体验一致，使客户在任一触点都能够一点接入、全程响应。在整合全产品上，零售金融产品的内涵也要进一步扩大，要抱有开放合作的姿态，从传统金融产品拓展到全量金融产品乃至非金融产品。为不同需求的客户提供差异化、定制化的综合解决方案。

需充分考虑数据的应用和治理

在零售金融时代，大数据常被提及，有专家提出，目前已经进入一个依靠数据的时代，做零售金融需要充分考虑数据的应用和治理。

“当前我们正面临一个重大挑战，所有金融科技和新金融的创新，已经从过去追求资金的时代，过渡到现在更多依靠数据的时代。数据已成为当前最重要的生产力。”杨涛说，做零售金融很重要的一个环节就是要充分考虑数据如何既做好有效的治理，充分的发掘价值，服务于未来，面向零售客户的特点开发出更多基于新数据的分析模式和服务模式。

具体从经营数据和流量的公司来看，玖富集团首席金融官丁遂提出，从我们金融科技公司角度来看，由于我们主要是面对C端用户，同时经营数据和流量。目前主要的难点在于，国内C端居民客户的个人数据体系和个人征信体系“高速公路”的搭建与辐射距离大家希望的理想状态还有较大差距。合规安全、稳健开放的金融基础设施需要进一步提升。

丁遂表示，当前遇到的难点有三方面：一是个人数据和个人征信的“高速公路”不够完善，各个机构的数据没办法做到统一开放。二是个人的征信表现反映到线上让大家知悉过程比较长，政策上尤其是机制上，都有很长的路要走。三是对于线上个人征信信息的维护、管理，以及违约成本，没有形成一个法律意识，会导致不应该出现的不良率上升。

“个人数据和个人征信的管理应该由某一个有能力的机构来主导的。”丁遂说。

怎么才能让数据发挥出最大化的价值?新网银行首席运营官刘波认为，现在不是只要有数据、有团队就可以做在线信贷。大多数人理解的数据其实是基础数据，不能直接用，哪怕是公积金这些数据，里面也有空格，直接放到系统里去，会错漏百出。因为系统无法识别这些，所以首先要做信息清洗，使用统一标准、统一格式，而且有些数据要进行验真。在这之上形成分门别类的主题数据，然后分门别类。在上面形成的衍生数据指标，如逾期，什么是逾期衍生指标?逾期一天、三天、七天、三十天，是逾期衍生指标，衍生指标完了以后才能做模型。

刘波表示，清洗、分类、产生衍生数据指标后形成的模型并不是单单一个信用模型，如果有人单纯根据一个信用评分放款，绝对会栽个大跟头。大数据可以衍生出很多策略，包括贷后催收策略、风险策略、授信策略、身份识别策略，这些策略相互关联，互相影响，是整体策略，而不是一个单纯的信用评分。

大数据风控的反欺诈实践

当前，金融机构在反欺诈的手段中，人脸识别已经逐渐普遍，然而，刘波却指出，“通用的人脸识别技术如果用在金融上，很多时候已经失效了。你要考虑误杀率和客户体验，必然不能用最严策略，但一旦策略值放宽，就有可能被攻破。因此，人脸识别也必须加上其他策略组合起来用。”

刘波举了一个现实的例子，如今，在线下还有很多中介，每个人进来会交200元报名费，组织在一个会场，集中培训如何申请贷款。中介会教他们美化资料，申请贷款下来还会收几千到几万的服务费。这部分申请的客户不良率很高。

如何进行防范?刘波介绍了新网银行的实践经验，“第一，要把每个城市地理位置打很多个格子，如成都打了2300万个格子，这个大楼申请率突然提高，就把这个大楼申请入口关掉。第二，在拍照时，这个场所内能拍照的墙只有几面，我们对墙的背景进行背景识别，同一时间内背景相似的拒掉。第三，除了人脸的基本技术以外，还会结合手机的位置和手机和人脸的距离，如果距离大于一臂或者是用后置摄像头拍摄的，说明不是本人在拍照，是有人帮忙的，这些都是有问题的。当然黑产技术也在进步，这是一个不断竞赛的过程。所以要招非常多这方面的专业人才，实战中间一点点往前走的。”

金山云互联网金融事业部总经理孙锐认为，大数据风控平台要做的就从以前的数据集市慢慢变成一个数据超市，超市有准入规则。很多金融机构做尽调，在这个过程中，可能会了解企业信息、资金情况、团队情况，但不包括基础架构系统情况、大数据风控情况等，在以后尽调过程中可以把这些因素也融入进去作为一个参考项

责任编辑：王业环